摘要:贝叶斯分类器 正文 在具有模式的完整统计知识条件下,按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置,而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。 最小错误概率贝叶斯分类器 。把代表模式的特征向量x分到c个类别(ω1,ω2,...,ωc)中某一类的最基本方法是计算在 x的条件下,该模式属于各类的概率,用符号P(ω1|x),P(ω2[阅读全文]